Imaging Temporal Changes with Time-Lapse Seismic and GPR Methods – Rybnik Dam Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The Rybnik reservoir and its main dam, built in 1971, serve as a key element in power generation and flood mitigation. Over the years, the dam has faced multiple flood events, including the catastrophic 1997 flood. In 2024, it withstood southern Poland’s largest flood of the past decade. Two seismic campaigns were conducted in 2023 and 2024 to support dam monitoring. Both used 3C seismic acquisition geometries and were enhanced by Distributed Acoustic Sensing (DAS) and Spectral Ground Penetrating Radar (SGPR). Various fibre-optic cables, interrogators, and seismic sources, including sledgehammers and industrial sources, were tested in dense 5-meter spacing to develop a cost- and time-efficient methodology for dam investigation. The resulting dataset enables an innovative, high-resolution approach to monitoring structural conditions. SGPR proved critical for imaging the uppermost 8 meters, beyond the capability of seismic methods. The DAS and 3C data captured seasonal variations and revealed the underlying geological structure, including remnants of the original riverbed. These findings are particularly relevant for detecting water seepage beneath the dam, which must be monitored precisely. The work is crucial in the context of ageing hydrotechnical infrastructure and increasing environmental stressors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle